Welly Setiawan Limantoro, Chastine Fatichah, dan Umi Laili Yuhana Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail: chastine@if.its.ac.id
Abstrak —Suara  tangisan  bayi  merupakan  sebuah  tanda  dari bayi yang mengalami suatu masalah. Namun, tidak semua orang dapat  mengenali  arti  tangis  bayi.  Beberapa  penelitian  tentang deteksi suara tangis bayi sudah dilakukan oleh beberapa peneliti, namun saat ini masih belum ada penelitian yang membuat sebuah aplikasi pendeteksi suara tangis bayi berbasis web . Pada penelitian ini, sebuah aplikasi dibuat untuk membantu pengguna mengenali suara tangis bayi berbasis Dunstan Baby Language . Metode yang diterapkan  pada  aplikasi  ini  adalah  ekstraksi  fitur  suara  tangis bayi  dengan  algoritma Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficient (MFCC),  normalisasi  hasil  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi K- nearest Neighbor . Dari berbagai pengujian yang dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  akurasi  rata-rata  terbaik  sebesar  75,95% dapat  dicapai  ketika  menggunakan  parameter wintime pada ekstraksi fitur MFCC sebesar 0,08 detik, proporsi data latih 85% dan  data  uji  15%  dari  setiap  kelas,  normalisasi  ekstraksi  fitur dengan Standard  Deviation  Normalization ,  dan  klasifikasi K- nearest  Neighbor dengan k =1.  Hasil  ini  lebih  baik  jika dibandingkan dengan metode klasifikasi lain seperti Naive Bayes , Neural Network , maupun Support Vector Machine . Pada pengujian aplikasi  dengan  seluruh  data,  akurasi  rata-rata  yang  sebesar 96,57%  dapat  dicapai  ketika  menggunakan  parameter wintime pada ekstraksi fitur MFCC sebesar 0,08 detik, proporsi data latih 85%  setiap  kelas,  normalisasi  ekstraksi  fitur  dengan Standard Deviation  Normalization ,  dan  klasifikasi K-nearest  Neighbor dengan k =1.
Kata Kunci — Dunstan Baby Language, K-nearest Neighbor , Mel- Frequency Cepstrum Coefficient , Suara Tangis Bayi

## I. PENDAHULUAN
UARA  tangisan  bayi  merupakan  sebuah  tanda  dari  bayi yang  mengalami  suatu  masalah.  Suara  tangisan  tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah pada bayi, seperti  kelaparan,  kesakitan,  rasa  kantuk,  rasa  tidak  nyaman, kedingingan atau kepanasan, dan lain-lain. Dari suara tangis itu, seseorang  yang  telah  terbiasa  mengasuh  bayi  dapat  mengerti apa  maksud  tangisan  tersebut.  Namun,  tidak  semua  orang mengerti arti tangis bayi.
Dari  permasalahan  tentang  tangis  bayi,  ada  beberapa penelitian  yang  mengangkat  tema  bagaimana  cara  untuk mendeteksi  masalah  pada  tangis  bayi.  Beberapa  penelitian tersebut  ialah  “ Application  of  Neuro-Fuzy  Approaches  to Recognition and Classification of Infant Cry ” [1], “Identifikasi Arti Tangis Bayi Versi Dunstan Baby Language Menggunakan Jarak Terpendek dari Jarak Mahalanobis ” [2], dan “ Normal and Hypoacoustic  Infant  Cry  Signal  Classification  Using  Time- Frequency Analysis and General Regression Neural Network ” [3].  Penelitian  [1]  dan  [2]  menggunakan Dunstan  Baby Language sebagai  acuan  untuk  mengidentifikasi  jenis  tangis
bayi,  sementara  penelitian  [3]  fokus  pada  identifikasi  suara tangis bayi yang normal atau tuli.  Berdasarkan tiga penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa penelitian tentang arti tangis bayi  terus  berkembang,  baik  dari  segi  metode  ekstraksi  fitur maupun metode identifikasi. Namun, saat ini masih belum ada penelitian  yang  mengembangkan  aplikasi  pendeteksi  tangis bayi  berbasis web agar  dapat  digunakan  oleh  banyak  orang untuk mengetahui arti suara tangis bayi.
Maka  dari  itu,  untuk  mengenal  arti  tangis  bayi  berbasis Dunstan Baby Language , penulis menerapkan metode ekstraksi fitur Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficient s  (MFCC)  dan metode klasifikasi K-nearest Neighbor pada aplikasi pendeteksi suara tangisan bayi berbasis web . Metode ekstraksi fitur MFCC dipilih  karena  telah  digunakan  oleh  banyak  peneliti  untuk menganalisa  pola  kecocokan  suara,  sedangkan  metode klasifikasi K-nearest  Neighbor dipilih  karena  waktu  yang diperlukan  untuk  komputasi  klasifikasi  pada  data  uji  yang cukup singkat dengan komposisi data latih yang cukup banyak. Pembuatan  aplikasi  berbasis web ini  dipilih  karena mempertimbangkan  kemudahan  penggunaan  aplikasi  di manapun  dan  kapanpun.  Selain  itu,  pengguna  tidak  perlu mengalokasikan  ruang  pada  media  penyimpanan  untuk pemasangan  aplikasi,  baik  pada  komputer  atau  perangkat bergerak  lainnya,  seperti smartphone atau  tablet.  Dengan adanya  aplikasi  tersebut,  pengguna  diharapkan  dapat mengetahui  arti  dari  suara  tangisan  bayi  yang  bersangkutan sehingga  dapat  memberikan  penanganan  yang  tepat  terhadap suara tangisan tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Dunstan Baby Language
Dunstan  Baby  Language [4]  adalah  gagasan  tentang  arti tangisan bayi yang dicetuskan oleh Priclilla Dunstan pada tahun 2006. Menurut Pricilla, terdapat 5 jenis tangisan bayi universal (berlaku pada seluruh bayi di dunia) yang memiliki arti masing- masing, yaitu:
• Neh (Aku lapar) - Seorang bayi menggunakan refleks suara "Neh"  untuk  berkomunikasi  bahwa  ia  sedang  kelaparan. Suara yang dihasilkan berasal dari refleks menghisap dan lidah didorong di atap mulut.
• Owh  (Aku  mengantuk) -  Seorang  bayi  menggunakan refleks suara "Owh" untuk berkomunikasi bahwa ia lelah. Suara yang dihasilkan terdegar seperti orang yang sedang menguap.
• Heh  (Aku  merasa  tidak  nyaman) -  Seorang  bayi

## Rancang Bangun Aplikasi Pendeteksi Suara Tangisan Bayi

## S
menggunakan  refleks  suara  "Heh"  untuk  berkomunikasi bahwa  ia  merasa  tertekan,  tidak  nyaman,  atau membutuhkan  popok  baru.  Suara  yang  dihasilkan  ialah respon  pada  masalah  kulit  bayi,  biasanya  rasa  kepanasan (disertai keringat) atau rasa gatal.
• Eairh (Ada angin di perutku) - Seorang bayi menggunakan refleks suara "Eairh" untuk berkomunikasi bahwa ia ingin buang angin atau masalah perut. Suara tersebut dihasilkan ketika bayi tak dapat bersendawa, kemudian angin tersebut masuk  ke  perut  dan  menekan  otot-otot  perut  agar  angin tersebut  dapat  dikeluarkan.  Seringkali,  suara  ini  juga mengindikasaikan bayi ingin buang air besar yang disertai dengan gerakan menekuk lutut ke tubuhnya.
• Eh (Aku ingin bersendawa) -  Seorang bayi  menggunakan suara  refleks  "Eh"  untuk  berkomunikasi  bahwa  ia  ingin bersendawa.  Suara  tersebut  dihasilkan  ketika  angin  tidak dapat keluar dan terperangkap di sekitar dada dan disertai dengan refleks untuk mengeluarkan angin tersebut melalui mulut.

## B. Mel-Frequency Cepstrum Coefficient
Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC)  [5]  adalah sebuah metode ekstraksi fitur suara yang merubah sinyal suara menjadi vektor. Keunggulan dari MFCC ialah sebagai berikut:
 Dapat menangkap karakter suara untuk mengetauhi pola pada suara tertentu.
 Memberikan  output  berupa  vektor  dengan  ukuran  data yang kecil namun tidak menghilangkan karakteristik dari suara yang diekstrak.
 Cara  kerja  algoritma  MFCC  mirip  dengan  cara  kerja pendengaran  manusia  dalam  memberikan  persepsi terhadap suara yang didengarkan.
Alur ekstraksi fitur MFCC terdapat pada Gambar 1 .
Pre-emphasis
Frame Blocking Windowing Fast Fourier Transform (FFT) Mel Frequency Warping Discerete Cosine
Transform (DCT) Cepstral Liftering Output MFCC Vector Result Input (Wave Sound)

## Gambar 1 Diagram Alur Ekstraksi Fitur MFCC
1) Pre-Emphasis
Pre-Emphasis [6]  digunakan  untuk  mempertahankan frekuensi-frekuensi  tinggi  pada  sebuah  spektrum  yang umumnya tereduksi saat proses produksi suara. Pada tahap ini, file audio yang telah dibaca sebagai data sinyal frekuensi dalam tipe data array sepanjang 𝑁 detik akan ditransformasi menjadi sinyal  frekuensi  baru  dengan  persamaan  (1)  [7].  Persamaan Pre-Emphasis tertulis pada  persamaan  (1), di  mana 𝑦 𝑛 adalah sinyal  hasil Pre-Emphasis dan 𝑥 𝑛 adalah  sinyal  sebelum Pre- Emphasis . Misalkan nilai dari 𝛼 = 0,97 , maka 97% dari setiap sampel dianggap berasal dari sampel sebelumnya.
𝑦 𝑛 = 𝑥 𝑛 − 𝛼 × 𝑥 𝑛−1 , 0.9 ≤ 𝛼 ≤ 1.0
(1 )

## 2) Frame Blocking
Frame  Blocking [6]  digunakan  untuk  membuat  segmentasi pada sinyal frekuensi sebesar 20-30 milidetik (dikenal sebagai frame ). Sinyal suara dibagi menjadi N sampel frame dan frame yang berdekatan dipisahkan oleh M ( M < N ) [5]. Pada umumnya nilai N =256  dan M =100.  Panjang frame akan  menentukan keberhasilan  analisa  spektral.  Ukuran frame harus  sepanjang mungkin  untuk  menunjukkan  resolusi  frekuensi  yang  baik, namun  juga  harus  cukup  pendek  untuk  menunjukkan  resolusi waktu yang baik [6].
Proses frame  blocking ini  akan  dilakukan  secara  terus- menerus sampai seluruh sinyal dapat diproses. Pada umumnya, proses ini dilakukan secara overlapping pada setiap frame -nya. Panjangnya overlap yang umum digunakan  ialah  30% hingga 50%  dari  panjang frame .  Dengan  adanya overlapping , hilangnya  karakteristik  suara  pada  perbatasan  perpotongan setiap frame dapat dihindari.
Sebagai contoh, jika audio yang telah melewati proses Pre- Emphasis  memiliki  sample  rate  sebesar  16000  Hz,  maka segmentasi  selama  20  milidetik  dilakukan  setiap  320 frame . Hasil  tersebut  diperoleh  dari  perkalian  sample  rate  dengan durasi  segmentasi.  Kemudian,  jika overlap yang  dilakukan sebesar 50%, maka segmen pertama ialah dengan frame urutan 1-320, diikuti dengan segmen kedua dengan frame urutan 160- 480 dan seterusnya [7].
3) Windowing
Windowing [6] digunakan untuk mengurangi terjadinya efek aliasing pada  sinyal  yang  diproses  setelah  proses framing . Aliasing adalah sinyal baru yang frekuensinya berbeda dengan frekuensi  sinyal  aslinya  akibat  dari  rendahnya sampling  rate atau proses frame blocking yang menyebabkan sinyal terputus. Pada  tahap  ini,  setiap  sinyal  frekuensi  berupa  spektrum  suara ke- n yang telah diproses dari Frame Blocking dikalikan dengan nilai Hamming  Window [7].  Nilai Hamming  Window didapat dari fungsi window . Persamaan windowing tertulis pada (2), di mana 𝑁 adalah jumlah sampel pada setiap frame , 𝑦 𝑛 adalah nilai sampel  sinyal  hasil windowing , 𝑥 𝑛 adalah  nilai  sampel  dari frame sinyal  ke- n ,  dan 𝑤 𝑛 adalah  fungsi window .  Fungsi window yang sering digunakan pada proses windowing ini ialah Hamming Window (3) karena menghasilkan sidelobe level yang tidak terlalu tinggi dan noise yang tidak terlalu banyak.
𝑦 𝑛 = 𝑥 𝑛 × 𝑤 𝑛 , 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 (2)
𝑤 𝑛 = 0.54 − 0.46𝑐𝑜𝑠 2𝜋𝑛 𝑁 − 1 , 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 (3)

## 4) Fast Fourier Transform
Fast Fourier Transform [6] (FFT) digunakan mengubah tiap frame frekuensi  pada  sample 𝑁 dari  domain  waktu  menjadi domain  frekuensi  dan  untuk  menganalisa spectral  properties berdasarkan  sinyal  yang  dimasukkan. Spectral  properties ini biasa  dikenal  sebagai spectogram . Spectogram berhubungan dengan  waktu  dan  frekuensi.  Jika  resolusi  waktu  yang digunakan  tinggi,  maka  frekuensi  yang  dihasilkan  menjadi semakin  rendah.  Pada  tahap  ini,  sinyal  frekuensi  dari  proses windowing akan  diproses  dengan  persamaan (4) ,  di  mana 𝑋 𝑘 adalah jumlah frekuensi 𝑘 pada sinyal, 𝑘 adalah frekuensi audio sebelum  FFT (0 Hz sampai 𝑁 − 1 Hz), 𝑥 𝑛 adalah nilai sinyal pada waktu ke- n , dan 𝑁 adalah jumlah waktu pada sampel [8].
𝑋 𝑘 = ∑ 𝑥 𝑛 × 𝑒 −2𝜋𝑘𝑛 𝑁 𝑁−1 𝑛=0
, 𝑛 = 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 (4)

## 5) Mel Frequency Warping
Mel Frequency Warping [7] dilakukan untuk menghasilkan magnitude spectrum yang bagus dan memperkecil ukuran fitur terkait. Mel Frequency Warping dilakukan dengan menerapkan filterbank untuk  mengetahui  ukuran  energi frequency  band tertentu dalam sinyal suara [6]. Filterbank ini dapat diterapkan pada domain  frekuensi  maupun domain waktu, namun karena digunakan  untuk  MFCC,  maka  domain  frekuensi  yang diterapkan pada penelitian ini.
Pada  tahap Mel  Frequency  Warping ,  sinyal  frekuensi  yang telah diproses pada tahap Fast Fourier Transform akan dirubah ke dalam frekuensi Mel dengan persamaan (5) , di mana f adalah frekuensi sinyal. Kemudian, untuk mengetahui besarnya energi pada  frekuensi Mel ,  dilakukan  perhitungan filterbank [7]. Persamaan filterbank terdapat  pada (6) ,  di  mana 𝑁 adalah jumlah magnitude spektrum (nilai yang sering digunakan ialah 40), 𝑆[𝑗] adalah magnitude  spectrum yang  pada  frekuensi 𝑗 , 𝐻 𝑖 [𝑗] adalah koefisien filterbank pada frekuensi 𝑗 , dan 𝑀 adalah jumlah channel pada filterbank .
𝑀𝑒𝑙(𝑓) = 2595 log 10 (1 + 𝑓 700 ) (5)
𝑦[𝑖] = ∑ 𝑆[𝑗]𝐻 𝑖 [𝑗] 𝑁 𝑖=1 , 𝑗 = 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑀 (6)

## 6) Discrete Cosine Transform
Discrete  Cosine  Transform [7] merupakan  proses  terakhir dari  rangkaian  proses  MFCC  yang  digunakan  untuk mengonversi mel spectrum menjadi domain yang mirip waktu (dikenal  sebagai quefrency )  sehingga  spektral  lokal  dapat terepresentasi  dengan  baik.  Hasil  dari  konversi  ini  disebut sebagai Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficient yang  berbentuk deretan  vektor  akustik.  Pada  tahap  ini,  frekuensi Mel ditransformasi dengan persamaan (7) , di mana 𝑁 adalah jumlah dari Mel Frequency Warping (nilai yang sering digunakan ialah 40), 𝐿 adalah jumlah dari Mel-Scale Cepstral Coefficients (nilai yang sering digunakan ialah 12).
𝐶 𝑚 = ∑ cos [𝑚 (𝑘 − 1 2 ) 𝜋 𝑁 ] 𝐸 𝑘 𝑁 𝑘=1 , 𝑚 = 1,2, … , 𝐿 (7)

## 7) Cepstral Liftering
Cepstral  Liftering [9] digunakan  untuk  memperhalus  hasil dari seluruh proses MFCC agar  lebih  hasilnya  lebih  baik saat digunakan  pada  pattern  matching. Cepstral  Liftering diimplementasikan  pada  hasil Discrete  Cosine  Transform berupa cepstral  features dengan  menggunakan  fungsi window pada persamaan, di mana 𝐿 adalah jumlah cepstral coefficients dan 𝑛 adalah indeks dari cepstral coefficients.
𝑤 𝑛 = 1 + 𝐿 2 sin [ 𝜋𝑛 𝐿 ] (8)

## C. Normalisasi
Normalisasi  adalah  sebuah  teknik  penskalaan  data  agar distribusi data sesuai dengan standar tertentu. Beberapa teknik normalisasi yang digunakan dalam penelitian ini ialah sebagai berikut.

## 1) Standard Deviation Normalization
Standard  Deviation  Normalization [1] (9) adalah  metode untuk  menormalkan  data  berdasarkan  besarnya  nilai  standar deviasi dari sebuah kumpulan  data. Cara kerja metode ini ialah nilai data  yang ke sekian dikurangi dengan nilai rata-rata dari kumpulan  data  terkait  kemudian  dibagi  dengan  nilai  standar deviasi dari data terkait.
𝑥 𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖 − 𝜇(𝑑𝑎𝑡𝑎) 𝜎(𝑑𝑎𝑡𝑎) (9)

## 2) Min-Max Normalization
Min-Max  Normalization [1] (10) adalah  metode  untuk menormalkan  data  berdasarkan  besarnya  nilai  maksimum dikurangi  dengan  nilai  minimum  dari  sebuah  kumpulan  data. Cara kerja metode ini ialah nilai data yang ke sekian dikurangi dengan  nilai  minimum  dari  kumpulan  data  terkait  kemudian dibagi dengan nilai maksimum yang dikurangi nilai minimum dari data terkait.
𝑥 𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖 − min(𝑑𝑎𝑡𝑎) max(𝑑𝑎𝑡𝑎) − min(𝑑𝑎𝑡𝑎) (10)

## 3) Decimal Normalization
Decimal  Normalization [1] (11) adalah  metode  untuk menormalkan  data  berdasarkan  besarnya  nilai 10 𝑗 ( 𝑗 adalah bilangan bulat). Cara kerja metode ini ialah data nilai data yang ke sekian dibagi dengan 10 𝑗 .
𝑥 𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖 10 𝑗 (11)
D. K-nearest Neighbor
𝑑 𝐸 = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (12)
K-Nearest  Neighbor (KNN)  [10] (12) adalah  algoritma sederhana  yang  menyimpan  semua  kasus  yang  tersedia  dan mengklasifikasikan  kasus  baru  berdasarkan  ukuran  kesamaan menggunakan  fungsi  jarak.  Cara  kerja  algoritma  ini  ialah sebuah  data  uji  diklasifikasikan  menjadi  suatu  kelas  tertentu berdasarkan  jumlah  tetangga  terdekat  dengan  menggunakan perhitungan jarak Euclidian . Saat perhitungan, jarak antar data uji dengan seluruh data latih beserta label kelas disimpan pada vektor, kemudian diurutkan berdasarkan jarak terpendek. Data uji  akan  masuk  ke  kelas  tertentu  berdasarkan  jumlah  label terbanyak dari nilai k yang ditentukan.

## III. PERANCANGAN SISTEM
Mulai Ekstraksi fitur file rekaman tangis bayi dengan algoritma MFCC Vektor hasil normalisasi ekstraksi fitur suara tangis bayi Klasifikasi data suara tangis bayi baru Jika data termasuk tangis kelas 1 Tidak Jika data termasuk tangis kelas 2 Ya Masukkan ke kelas 1
Ya
Masukkan ke kelas 2 Keluarkan notifikasi  Bayi ingin bersendawa atau  Bayi ingin buang air besar Keluarkan notifikasi  Bayi merasa tidak nyaman, waktunya ganti popok Tidak Jika data termasuk tangis kelas 3 Ya Masukkan ke kelas 3 Keluarkan
notifikasi  Bayi merasa lapar
Tidak
Masukkan ke kelas 4
Keluarkan notifikasi  Bayi mengantuk Selesai Normalisasi hasil ekstraksi fitur Rekaman tangis bayi File Audio Rekaman Tangis Bayi Vektor hasil ekstraksi fitur suara tangis bayi

## Gambar 2 Diagram Proses Klasifikasi Suara Tangis Bayi
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  suatu  sistem  yang  dapat melakukan  klasifikasi  terhadap  rekaman  suara  tangis  bayi kedalam  empat  kelas  yaitu  kelas  “Eairh/Eh”  (bayi  ingin bersendawa,  kentut,  atau  buang  air  besar),  kelas  “Heh”  (bayi merasa  tidak  nyawan,  waktunya  ganti  popok),  kelas  “Neh” (bayi merasa lapar), atau kelas “Owh” (bayi mulai mengantuk), di  mana  rekaman  suara  tangis  bayi  yang  dipakai  memiliki durasi  maksimal  10  detik.  Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa proses  meliputi  ekstraksi  fitur  dengan  algoritma  MFCC, normalisasi  hasil  ekstraksi  fitur,  dan  tahap  klasifikasi berdasarkan  fitur  yang  telah  didapatkan.  Diagram  alur klasifikasi suara tangis bayi dapat dilihat pada Gambar 2 .

## IV. UJI COBA DAN EVALUASI
A. Data Uji Coba
Tabel 1 Jumlah Data Tiap Jenis Tangis Bayi Jenis Tangis Kelas (angka) Jumlah rekaman Eairh/Eh 1 46 Heh 2 23 Neh 3 35 Owh 4 35
Data  uji  coba  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah rekaman  suara  tangis  bayi  yang  didapatkan  dari  video  tangis bayi Dunstan  Baby  Language yang  telah  dipotong-potong berdasarkan  durasi  waktu  tertentu  (maksimal  10  detik)  dan dikonversi  menjadi file audio dengan  format “.wav”, channel audio mono , dan sample rate 11205 Hz  dengan bantuan tools Adobe  Premiere  Pro  CS6.  Video  tersebut  didapatkan  dari
penelitian [1] yang terdiri atas lima jenis tangis bayi (“Eairh”, “Eh”,  “Heh”,  “Neh”,  dan  “Owh”)  yang  nantinya  akan dikelompokkan  menjadi  empat kelas  yaitu kelas 1 “Eairh/Eh” (bayi  ingin  bersendawa, kentut, atau buang air  besar), kelas  2 “Heh”  (bayi  merasa  tidak  nyawan,  waktunya  ganti  popok), kelas  3  “Neh”  (bayi  merasa  lapar),  dan  kelas  4  “Owh”  (bayi mulai  mengantuk).  Hasil  potongan  video  berupa file audio disempurnakan  dengan  menghilangkan  gelombang  audio  di bagian  awal  yang  bernilai  nol  menggunakan tools Adobe Audition CS5.5. Jumlah data tiap jenis tangis bayi terdapat pada Tabel 1 .

## B. Uji Coba Pemilihan Metode
Uji coba dilakukan dengan mengklasifikasi data tangis bayi dari  video Dunstan  Baby  Language yang  dikonversi  menjadi audio  berformat  “.wav”    hasil  ekstraksi  fitur  yang  sudah dinormalisasi pada empat jenis tangis bayi. Hasil dari ekstraksi fitur yang sudah dinormalisasi adalah sebuah data frame dataset yang kemudian diklasifikasi dengan K-nearest Neighbor untuk menentukan  akurasi  pada  masing-masing  kelas.  Terdapat  15 macam skenario dari uji coba dengan menggunakan kombinasi beberapa  parameter.  Berikut  ini  merupakan  penjelasan kombinasi  parameter  yang  digunakan  pada  15  skenario  uji coba.
 Parameter wintime: merupakan kombinasi panjang window dalam  detik  pada  sebuah file audio  yang  akan  diproses melalui  ekstraksi  fitur  MFCC.  Kombinasi  nilai  yang digunakan pada panjang window ini adalah 0,02 sampai 0,08 dengan kenaikan 0,02 pada setiap iterasi percobaan.
 Parameter  Proporsi  Data Latih dan Data Uji: merupakan kombinasi  persentase  data  uji  dan  data  latih  pada  masing- masing kelas  yang terdiri dari 70% data latih 30% data uji hingga 90% data latih dan 10% data uji dengan kenaikan 5% data  latih  dan  penurunan  5%  data  uji  pada  setiap  iterasi percobaan.
 Parameter Normalisasi  Hasil Ekstraksi  Fitur: merupakan kombinasi  pemakaian  metode  normalisasi  pada  hasil ekstraksi fitur MFCC. Kombinasi metode normalisasi yang digunakan  adalah Decimal  Normalization , Min-Max Normalization , dan Standard Deviation Normalization pada setiap iterasi percobaan.
 Parameter  Nilai  k  pada  K-nearest  Neighbor: merupakan kombinasi  penggunaan  nilai k pada K-nearest  Neighbor . Nilai  yang digunakan  ialah 1 sampai 5 dengan kenaikan 1 pada setiap iterasi percobaan.
Gambar 3 Akurasi Rata-rata Penggunaan Kombinasi wintime pada 15 skenario percobaan
0 20 40 60 80 Data Latih 90% Data
Uji 10% Data Latih 85% Data Uji 15% Data Latih 80% Data Uji 20% Data Latih 75% Data Uji 25% Data Latih 70% Data Uji 30% Grafik Perbandingan Akurasi Rata-rata dengan Variasi Penggunaan Wintime Pada 15 Skenario Uji Coba Pemilihan Metode Terbaik (dalam Persen) 0,02 0,04 0,06 0,08
Berdasarkan hasil uji coba pemilihan metode dari 15 skenario yang telah dilakukan, rata-rata akurasi terbaik sebesar 75,95% didapat ketika menggunakan wintime 0,08 dengan proporsi data latih 85% data uji 15%, nilai k= 1 pada K-nearest Neighbor , dan normalisasi  hasil  ekstraksi  fitur  dengan Standard  Deviation Normalization .  Dari  15  skenario  uji  coba  tersebut,  parameter wintime merupakan  parameter  yang  paling  berpengaruh terhadap  akurasi  klasifikasi.  Semakin  lama  durasi  dari  audio yang  akan  diproses  dengan  ekstraksi  fitur  MFCC,  maka penentuan wintime harus semakin besar agar fitur yang didapat semakin  baik.  Perbandingan  akurasi  penggunaan  durasi wintime dapat dilihat pada Gambar 3 .
C. Uji Coba dengan Data Latih Seimbang pada Tiap Kelas
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter wintime sebesar  0,08  detik, K-nearest  Neighbor dengan k= 1 sampai k =5, normalisasi  hasil ekstraksi  fitur dengan Standard Deviation  Normalization ,  dan  data  latih  seimbang  pada  tiap kelas  dilakukan  untuk  menganalisis  kecenderungan  salah deteksi dari jenis tangis satu ke jenis tangis lainnya. Data latih pada  masing-masing  kelas  jenis  tangis  bayi  akan  diatur sebanyak  19,  kemudian  sisa  data  yang  lain  akan  digunakan sebagai  data  uji.  Akurasi  hasil  uji  coba  dengan  data  latih seimbang dapat dilihat pada Tabel 2 .
Berdasarkan  uji  coba  dengan  data  latih  seimbang,  akurasi rata-rata terbaik yang didapat untuk mengklasifikasikan empat jenis  tangis  bayi  sebesar  64,53%  ketika  nilai k= 1  pada K- nearest  Neighbor .  Dari  hasil  uji  dengan K-nearest  Neighbor k =1, masing-masing suara tangis bayi ada yang dominan salah dideteksi  sebagai  jenis  tangis  lain.  Kesalahan  deteksi  suara tangis  “Eairh/Eh”dominan  pada  tangis  “Owh”,  suara  tangis “Heh”  ada  satu file yang  salah  dideteksi  sebagai  tangis “Eairh/Eh”,  suara  tangis  “Neh”  dideteksi  sebagai    tangis “Eairh/Eh” dan “Heh”, dan suara tangis “Owh” dominan salah dideteksi sebagai tangis “Neh”.
Secara  garis  besar,  jika  dibandingkan  dengan  pembagian proporsi  data  latih  berdasarkan  persentase  data  dari  tiap  jenis bayi, akurasi yang dihasilkan jauh lebih baik karena data latih dari tiap jenis tangis bayi yang digunakan jauh lebih banyak.
Tabel 2 Perbedaan Hasil Klasifikasi KNN dengan Variasi Nilai k pada Data Latih
Seimbang Jenis Tangis Klasifikasi KNN k=1 k=2 k=3 k=4 k=5
Eairh/Eh 51,85% 70,37% 55,56% 51,85% 55,56% Heh 75,00% 75,00% 100,00% 100,00% 75,00% Neh 75,00% 50,00% 56,25% 62,50% 56,25% Owh 56,25% 31,25% 43,75% 37,50% 37,50% Akurasi rata-rata 64,53% 56,66% 63,89% 62,96% 56,08%

## D. Uji Coba dengan Metode Klasifikasi Lain
Tabel 3
Perbandingan Akurasi Metode Klasifikasi Jenis Tangis Metode Klasifikasi KNN Naive Bayes Neural Network SVM Eairh/Eh 57,14% 28,57% 42,86% 42,86% Heh 66,67% 100,00% 100,00% 66,67% Neh 80,00% 20,00% 40,00% 60,00% Owh 100,00% 80,00% 80,00% 100,00% Rata-Rata Akurasi 75,95% 57,14% 65,71% 67,38%
Uji coba dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi selain K-nearest  Neighbor dengan k= 1  untuk  mengetahui perbandingan akurasi dari metode lain. Metode klasifikasi yang akan dibandingkan ialah Naive Bayes , Support Vector Machine, dan Neural Network . Pada klasifikasi Support Vector Machine , dengan metode One-againts-one , kernel yang digunakan ialah polynomial dan  tidak  menggunakan cross  validation .  Pada metode klasifikasi Neural Network , jumlah hidden layer yang digunakan  sebanyak  dua  dengan  7  dan  5  node  pada  masing- masing layer ,  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  ialah  fungsi logistik,  algoritma training yang  digunakan  ialah resilient backpropagation dengan weight  backtracking ,  dan  koefisien learning rate yang digunakan sebesar 0,02. Proporsi data latih dan data uji yang digunakan pada tiga metode pembanding ialah 85% data latih dan 15% data uji dari tiap kelas. Nilai wintime yang digunakan pada ekstraksi fitur MFCC dari package tuneR sebesar  0,08  detik.  Normalisasi  hasil  ekstraksi  fitur  yang digunakan ialah Standard Deviation Normalization .
Berdasarkan  skenario  uji  coba  perbandaingan  tiga  metode klasifikasi  selain K-nearest  Neighbor dengan k= 1  pada  tiap jenis  tangis  bayi,  rata-rata  akurasi  klasifikasi  terbaik  sebesar 75,95%  didapat  ketika  menggunakan  metode  klasifikasi K- nearest  Neighbor dengan k =1.  Perbandingan  akurasi  tiap metode klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 3 . Perbedaan akurasi hasil  klasifikasi  ini  wajar  karena  setiap  metode  memiliki kelebihan maupun kekurangan masing-masing dalam menangani data yang akan diklasifikasi

## E. Uji Coba Aplikasi Pendeteksi Suara Tangisan Bayi
Uji  coba  aplikasi  dilakukan  untuk  menguji  apakah  aplikasi mampu berjalan dengan baik dalam melakukan klasifikasi suara tangis  bayi.  Uji  coba  aplikasi  dilakukan  dengan  menerapkan parameter berikut ini:
 wintime = 0,08.
 data latih 85% dari setiap kelas jenis tangis bayi.
 nilai k =1 pada K-nearest Neighbor .
 normalisasi  hasil  ekstraksi  fitur  dengan Standard Deviation Normalization.
Sebanyak  139  audio  tangis  bayi  diunggah  ke  aplikasi penerjemah tangis bayi secara satu per satu. Akurasi per kelas dan akurasi rata-rata pada uji coba aplikasi dapat dilihat pada Tabel 4 .
Berdasarkan  skenario  uji  coba  aplikasi  pendeteksi  suara tangis bayi yang dilakukan, akurasi tiap kelas jenis tangis bayi dan  akurasi  rata-rata  aplikasi  sangat  baik.  Hasil  akurasi  yang tinggi pada aplikasi tersebut dapat dicapai karena 85% data latih pada tiap kelas jenis tangis bayi yang digunakan pada aplikasi pendeteksi suara tangis bayi juga digunakan sebagai data uji. Aplikasi dapat dikunjungi pada link di bawah ini: https://liemwellys.shinyapps.io/Aplikasi_Penerjemah_Tangis_ Bayi/ .
Tabel 4 Hasil Uji Coba Aplikasi Pendeteksi Suara Tangis Bayi Eairh/Eh Heh Neh Owh Akurasi Rata-Rata 93,48% 95,65% 97,14% 100,00% 96,57%

## V. KESIMPULAN
 Parameter wintime pada proses ekstraksi fitur MFCC dari package tuneR ditentukan berdasarkan panjangnya durasi
audio.  Semakin  panjang  durasi  audio  yang  akan  diproses melalui ekstraksi  fitur, maka  nilai wintime harus semakin besar.
 Rata-rata  akurasi  terbaik  sebesar  79,95%  pada  klasifikasi
K-nearest  Neighbor dengan k= 1  didapat  ketika  proporsi data  latih  85%  data  uji  15%  dan  proses  ekstraksi  fitur MFCC  dengan  durasi wintime 0,08  detik  yang dinormalisasi dengan Standard Deviation Normalization .
 Hasil  klasifikasi  dengan  pembagian  proporsi  data  latih berdasarkan  persentase  data  dari  masing-masing  jenis tangis  bayi  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  klasifikasi  yang  menggunakan  data latih seimbang dari tiap jenis tangis bayi.
 Aplikasi dapat mendeteksi masing-masing jenis tangis bayi dengan akurasi rata-rata 96,57%. Hasil ini diperoleh karena 85% dari data uji pada tiap kelas digunakan sebagai data latih dalam aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Srijiranon  dan  N.  Eiamkanitchat,  “Application  of  Neuro-Fuzy Approaches  to  Recognition  and  Classification  of  Infant  Cry,”  dalam TENCON 2014 - 2014 IEEE Region 10 Conference , Bangkok, 2014.
[2] M.  D.  Renanti,  “Identifikasi  Arti  Tangis  Bayi  Versi  Dunstan  Baby
Language  Menggunakan  Jarak  Terpendek  dari  Jarak  Mahalanobis,” Jurnal Sains Terapan, vol. 3, no. 5, pp. 39-44, 2013.
[3] M. Hariharan, R. Sindhu dan S. Yaacob, “Normal and Hypoacoustic Infant Cry  Signal Classification Using  Time-Frequency Analysis and General  Regression  Neural  Network,” Computer  Methods  and Programs in Biomedcine, vol. 108, no. 2, pp. 559-569, November 2012.
[4] P.  Dunstan,  “Open  Up  and  Discover  Your  Baby's  Language,”  2006. [Online].
Available: http://www.babytaal.nl/media/PDF/ComprehensiveBooklet(2).pdf. [Diakses 2 Juli 2016].
[5] L. Muda, M. Begam dan I. E. , “Voice Recognition Algorithms using
Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  and  Dynamic  Time Warping (DTW)  Techniques,” JOURNAL  OF  COMPUTING, vol.  2, no. 3, pp. 138-143, 2010.
[6] D.  Putra  dan  A.  Resmawan,  “Verifikasi  Biometrika  Suara Menggunakan Metode MFCC dan DTW,” Lontar Komputer, vol. 2, pp. 8-21, 2011.
[7] R. Jang, “12-2 MFCC,” [Online]. Available: http://mirlab.org/jang/books/audiosignalprocessing/speechFeatureMfc c.asp?title=12-2%20MFCC. [Diakses 3 Juli 2016].
[8] Kalid,  “An  Interactive  Guide  To  The  Fourier  Transform,”  [Online]. Available:  http://betterexplained.com/articles/an-interactive-guide-to- the-fourier-transform/. [Diakses 5 Juli 2016].
[9] Z.-H.  Tan  dan  B.  Lindberg,  “Use  of  Cepstral  Liftering  for  MFCC Variance  Normalization,”  dalam Automatic  Speech  Recognition  on Mobile Devices and over Communication Networks , Springer Science & Business Media, 2008, pp. 148-150.
[10]   “Pengertian,  kekurangan  dan  kelebihan  K-NN,”  2012.  [Online]. Available:  http://cgeduntuksemua.blogspot.com/2012/03/pengertian- kelebihan-dan-kekurangan-k.html. [Diakses 15 Januari 2016].